【多维尺度分析mds】转录组差异分析金标准-Limma-voom Limma voom的强大之处在于三个方面:注意这里的calcNormFactors并没有标准化，只是计算了一个参数 。用于下游标准化 ， 然后根据列名提取samplename，可以看出，样本是按照两个因子(菌株C/I5/I8，时间6/9)进行分类的，最后一个C/I5/I8|6/9|1/2/3/4写了四个生物重复，然后将这两个部分整合到组分组信息中，当然也可以自己手动输入或者从其他文件导入 ， 但是一定要注意一点:当这个groupmetadata必须以多个实验因子对应的计数的列出顺序存在时，MDS(多维标度)分析，即“多维 尺度转换” 。
1、【营销调研中】多元回归的目的、效果判断和应用现代统计学1 。factor分析(factor analysis)factor分析的基本目的是用少数几个因素来描述许多指标或因素之间的关系，即把几个密切相关的变量归入同一类别，每一类变量就成为一个因素(之所以称之为因素，是因为正是利用了这种研究技术，我们可以很容易地发现影响消费者购买、消费和满意度的主要因素有哪些，以及它们的影响力(权重) 。利用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期工作 。
2、高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题目标检测和分类通常基于四个维度:空间维度、特征维度、时间序列维度和光谱维度 。空间维度记录了地物的空间分布、空间形态、空间属性、空间关系和空间变化，是分类和目标检测最直观的数据源 。然而，受图像空间分辨率的限制，单纯依靠空间信息往往无法满足分类和检测的要求 。特征维通过定义某种算子或对图像进行某种数学变换，提取图像的点、线、面等结构信息，然后利用统计理论或非线性理论实现分类和目标检测；时间序列维度通常是空间和时间的组合 。时间序列维度由空间特征和时间序列特征相结合构建，主要用于监测和预测时间序列数据的变化分析，通过同一地理空间内不同时间点的数据差异发现异常分析，从而实现分类和目标检测；光谱维数表示图像的每个像素在所有波段的灰度值 。根据“异物光谱不同”的原理，从地物的物理性质和微观特征出发，在高光谱维空间实现分类和目标检测 ， 这是高光谱遥感的本质和独特之处 。
3、第11章降维去除数据集中不相关和冗余的数据，在不过度适应的情况下降低计算成本，需要无损规范特征，数学上称为降维 。广泛应用于模式识别、文本检索和机器学习等领域 ， 主要分为两大类，特征提取和特征筛选 。前者是高维数据投影到低维空间 ， 后者是特征子集代替原有的特征集，包括特征分级和特征筛选 。评分就是找到优化的特征子集 。特征提取可以分为两种方法:线性提取和非线性提取 。前者试图寻找一个最能解释数据分布变化的仿射空间，后者对于高维非线性曲线平面分布数据非常有效 。
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